简介:金融资产收益率不仅具有尖峰厚尾性、异方差性,还具有长记忆性。基于此,本文建立ARFIMA-GARCH-Copula模型来研究沪深股市的相关结构和等权重投资组合风险值VaR,利用上证指数和深成指数收益率的组合来进行实证研究。首先采用经典R/S分析法检验各个资产收益率的长记忆性,经过分数阶差分后选用GARCH模型建模得到边缘分布。然后选择Copula函数来刻画两资产之间的相关结构,建立联合分布模型。进而采用MonteCarlo方法模拟产生各资产的收益率序列,计算出投资组合的风险值VaR。实证研究表明:沪深股市具有长记忆性,且两者具有对称的尾部相关性;Kupiec检验说明ARFIMA-GARCH-Copula模型较之于GARCH-Copula模型能更准确地度量投资组合风险。
简介:针对管理活动的动态性与多任务性的特点,将解聘补偿与解聘倾向引入动态多任务契约设计中,构建了基于解聘补偿的动态多任务双边道德风险契约。通过数理推导分析的方法给出了最优契约设计,声誉效应和棘轮效应的度量,探讨了解聘倾向对于契约设计的影响。结果表明解聘倾向的引入对于委托人的道德风险约束是有效的,但是对于代理人的道德风险约束则取决于声誉效应与棘轮效应的大小。在第2期契约中,解聘倾向对固定支付的影响取决于代理人保留收入与解聘补偿的差额。而第1期的契约设计要受到解聘补偿,声誉效应与棘轮效应三者的综合影响。任务关联性对契约设计影响以及相应的实证分析是未来的研究方向。
简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:单位连结人寿保险合同是保险利益依赖于某特定股票的价格的保险合同.当保险公司发行这样的保险合同后,保险公司将面临金融和被保险人死亡率两类风险.因此这样的保险合同相当于不完全金融市场上的或有索取权,不能利用自我融资交易策略复制出.本文提出利用不完全市场的局部风险最小对冲方法对冲保险者的风险.我们在离散时间的框架下给出了局部风险最小对冲策略.